AI的自主訓練革命

作為ATGL的創辦人，我比誰都清楚中小企業的AI困境。去年一家本地醫療機構找上我們，他們只擁有3萬份病歷影像，卻因標註成本過高與隱私合規風險，AI輔助診斷計劃卡關整整兩年。這正是我們在上周三與香港科技大學共同成立AlphaMind Lab研究院，和聯手開發Alpha Engine的初衷——若AI真能自我迭代，為何還讓技術困在巨頭們的數據高牆內？

簽約儀式那刻，港科大副校長汪揚教授遞給我一支特製鋼筆，筆身刻著神經網路圖騰。「這不是工具，是撬棍。」他低聲說。我懂他的意思——Alpha Engine要撬動的不只是開發效率，更是「誰能玩AI」的遊戲規則。

外界質疑聲從未停歇。上周某媒體尖銳提問：「自動生成的合成數據，如何保證模型可信度？」我的回應是帶記者走進實驗室——螢幕上，一個影像分析模型正同步比對真實案例與AI擴充數據，準確率維持在91.7%。「這只是起點，我們在訓練引擎辨識『不確定性』，當它主動要求人類介入時，才是真正的自主學習。」

但現實並非實驗室般純粹。某次與製造業客戶閉門會議，對方總經理拍枱怒斥：「我要的是能預測機台故障的AI，不是聽技術哲學！」這句話打醒了我——再革命性的架構，不能換算成每小時產線損失降低15%，就是空中樓閣。於是團隊連夜改寫介面，把「訓練天數」轉變成「每天省下3小時品檢人力」——因為市場從不同情理想主義者。